수많은 서비스를 무료로 제공하는 구글은 온라인 광고를 주요 수입원으로 삼고 있으며 사용자 제품 구매, 서비스 등록이라는 광고 최종 목표인 전환에 대한 광고 기여도를 측정하기 위해 기여 분석 모델이라는 틀을 제공하고 있다. 구글이 새로 사용자가 전환에 이르는 여러 과정에 따라 공헌도를 평가하는 데이터 기반 기여 분석 모델(Data-driven attribution)을 기본으로 삼겠다는 방침을 발표했다.
최근에는 수집된 사용자 데이터를 광고에 이용하는 방법이 어려워지고 있기 때문에 사용자 개인 정보를 보호하면서 광고 효과를 높이는 게 과제가 되고 있다. 온라인 광고 기여도를 측정하는 기여 분석 모델은 비용을 들여 광고를 게시하는 광고주에게 어떤 광고가 가장 사용자에 대한 영향력이 강한지 알기 위한 중요한 수단이다.
기존 기여 분석 모델로 전환 경로에서 마지막으로 클릭한 광고나 해당 키워드에 기여도를 할당하는 라스트 클릭이 존재한다. 하지만 웹사이트에서 상품 구입이나 서비스 신청을 한 사용자는 반드시 마지막으로 클릭한 광고만 하는 게 아니라 이전에 봤던 여러 광고에 영향을 받을 가능성이 있다.
예를 들어 페이스북에서 광고를 볼 때 웹사이트에 액세스한 뒤 인스타그램에서 광고가 게재된 걸 궁금했던 웹사이트릴 기억했다가 구글 검색에서 웹사이트로 간 경우 라스트 클릭으로 평가되는 건 구글 검색어 뿐이다. 이전에 사용자가 본 페이스북과 인스타그램에 표시된 광고는 평가되지 않기 때문에 사용자가 전환에 이른 정확한 요소를 평가할 수 있다고는 말할 수 없다.
따라서 구글은 사용자가 전환에 이른 모든 관련 데이터를 종합적으로 평가하는 데이터 기반 기여 분석 모델을 구축했다. 데이터 기반 기여 분석 모델에선 첨단 기계학습 도구를 이용해 사용자 프라이버시를 존중하면서 광고 형식과 사용자 작업 전환 시간을 바탕으로 한 정확한 광고 평가가 가능하다고 한다.
구글은 광고주가 데이터 기반 기여 분석 모델을 도입해 광고에 걸리는 비용을 절감하고 같은 비용으로 더 많은 전환을 획득할 수 있다고 주장하고 있다. 한 의약품 통신 판매자는 자동 입찰과 데이터 기반 기여 분석 모델을 통해 라스트 클릭보다 영업비용을 18% 절감할 수 있었다고 밝히기도 했다. 또 은행 온라인 책임자는 구글 광고 검색 캠페인을 데이터 기반 기여 분석 모델로 전환한 이후 전반적인 전환을 8% 증가시키면서 비용은 8% 감소했다고 밝혔다.
이미 구글 검색과 유튜브 디스플레이 광고를 평가하는 모델로 데이터 기반 기여 분석 모델을 이용할 수 있지만 지금까지는 광고주가 일정 금액을 초과하는 광고 상호 작용과 전환을 얻고 있는 게 이용 조건이었다. 구글은 새로운 블로그 게시물에서 데이터 기반 기여 분석 모델을 이용한 광고주에 대한 데이터 요구 사항을 철폐하고 모든 광고주가 이용ㅎ라 수 있도록 한다고 설명하고 있다.
구체적으론 2021년 10월 이후 모든 새로운 광고 전환을 기본적으로 데이터 기반 기여 분석 모델로 확장하고 2022년 초까지 모든 구글 광고 계정에 도입할 예정이다. 또 라스트 클릭을 비롯한 데이터 기반 기여 분석 모델에 수동으로 전환하는 옵션도 계속하고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.